大数据教程：Transformation和Action算子演示

//通过并行化生成rdd
    val rdd = sc.parallelize(List(5,6,4,7,3,8,2,9,10))

//map:对rdd里面每一个元乘以2然后排序
    val rdd2: RDD[Int] = rdd.map(_ * 2)
    //collect以数组的形式返回数据集的所有元素(是Action算子)
    println(rdd2.collect().toBuffer)

//filter:该RDD由经过func函数计算后返回值为true的输入元素组成
    val rdd3: RDD[Int] = rdd2.filter(_ > 10)
    println(rdd3.collect().toBuffer)

val rdd4 = sc.parallelize(Array("a b c","b c d"))
    //flatMap:将rdd4中的元素进行切分后压平
    val rdd5: RDD[String] = rdd4.flatMap(_.split(" "))
    println(rdd5.collect().toBuffer)
    //假如: List(List(" a,b" ,"b c"),List("e c"," i o"))
    //压平 flatMap(_.flatMap(_.split(" ")))
    
    //sample随机抽样
    //withReplacement表示是抽出的数据是否放回，true为有放回的抽样，false为无放回的抽样
    //fraction抽样比例例如30% 即0.3 但是这个值是一个浮动的值不准确
    //seed用于指定随机数生成器种子 默认参数不传
    val rdd5_1 = sc.parallelize(1 to 10)
    val sample = rdd.sample(false,0.5)
    println(sample.collect().toBuffer)

//union:求并集
    val rdd6 = sc.parallelize(List(5,6,7,8))
    val rdd7 = sc.parallelize(List(1,2,5,6))
    val rdd8 = rdd6 union rdd7
    println(rdd8.collect.toBuffer)

//intersection:求交集
    val rdd9 = rdd6 intersection rdd7
    println(rdd9.collect.toBuffer)

//distinct:去重出重复
    println(rdd8.distinct.collect.toBuffer)

//join相同的key会被合并
    val rdd10_1 = sc.parallelize(List(("tom",1),("jerry" ,3),("kitty",2)))
    val rdd10_2 = sc.parallelize(List(("jerry" ,2),("tom",2),("dog",10)))
    val rdd10_3 = rdd10_1 join rdd10_2
    println(rdd10_3.collect().toBuffer)
    
    //左连接和右连接
    //除基准值外是Option类型,因为可能存在空值所以使用Option
    val rdd10_4 = rdd10_1 leftOuterJoin rdd10_2 //以左边为基准没有是null
    val rdd10_5 = rdd10_1 rightOuterJoin rdd10_2 //以右边为基准没有是null
    println(rdd10_4.collect().toList)
    println(rdd10_5.collect().toBuffer)

val rdd11_1 = sc.parallelize(List(("tom",1),("jerry" ,3),("kitty",2)))
    val rdd11_2 = sc.parallelize(List(("jerry" ,2),("tom",2),("dog",10)))
    //笛卡尔积
    val rdd11_3 = rdd11_1 cartesian rdd11_2
    println(rdd11_3.collect.toBuffer)
  
   //根据传入的参数进行分组
    val rdd11_5_1 = rdd11_4.groupBy(_._1)
    println(rdd11_5_1.collect().toList)

//按照相同key进行分组,并且可以制定分区
    val rdd11_5_2 = rdd11_4.groupByKey
    println(rdd11_5_2.collect().toList)

//根据相同key进行分组[分组的话需要二元组]
    //cogroup 和 groupBykey的区别
    //cogroup不需要对数据先进行合并就以进行分组 得到的结果是 同一个key 和不同数据集中的数据集合
    //groupByKey是需要先进行合并然后在根据相同key进行分组
    val rdd11_6: RDD[(String, (Iterable[Int], Iterable[Int]))] = rdd11_1 cogroup rdd11_2
    println(rdd11_6)

/*其他算子*/
    //统计value的个数 但是会将集合中的一个元素看做是一个vluae
    val value: collection.Map[(String, Int), Long] = rdd2.countByValue
    println(value)
    //filterByRange:对RDD中的元素进行过滤,返回指定范围内的数据
    val rdd3 = sc.parallelize(List(("e",5),("c",3),("d",4),("c",2),("a",1)))
    val rdd3_1: RDD[(String, Int)] = rdd3.filterByRange("c","e")//包括开始和结束的
    println(rdd3_1.collect.toList)
    //flatMapValues对参数进行扁平化操作,是value的值
    val rdd3_2 = sc.parallelize(List(("a","1 2"),("b","3 4")))
    println( rdd3_2.flatMapValues(_.split(" ")).collect.toList)
    //foreachPartition 循环的是分区数据
    // foreachPartiton一般应用于数据的持久化,存入数据库,可以进行分区的数据存储
    val rdd4 = sc.parallelize(List(1,2,3,4,5,6,7,8,9),3)
    rdd4.foreachPartition(x => println(x.reduce(_+_)))
    //keyBy 以传入的函数返回值作为key ,RDD中的元素为value 新的元组
    val rdd5 = sc.parallelize(List("dog","cat","pig","wolf","bee"),3)
    val rdd5_1: RDD[(Int, String)] = rdd5.keyBy(_.length)
    println(rdd5_1.collect.toList)
    //keys获取所有的key  values 获取所有的values
    println(rdd5_1.keys.collect.toList)
    println(rdd5_1.values.collect.toList)
    //collectAsMap  将需要的二元组转换成Map
    val map: collection.Map[String, Int] = rdd2.collectAsMap()
    println(map)